圖像標注廣泛應用于智能駕駛、安防巡檢、應急救援等領域。盡管社會為領域培養了大量的圖像標注人才，但是人工的弊端仍無法完全彌補。近些年隨著AI技術的不斷發展，機械化的圖像標注工作迎來了改變契機，許多利用AI進行圖像標注的平臺面向大眾，成都慧視推出的SpeedDP深度學習算法開發平臺就是利用AI訓練、部署實現自動化圖像標注。它的出現，極大地改變了圖像標注行業的現狀。傳統標注和AI標注的不同在于傳統的圖像標注需要人工肉眼判斷目標，然后進行手動拉框，如此反復。這是一個機械化的動作，久而久之便會使圖像標注員產生倦怠，從而影響效率。此外，面對復雜背景下，目標數量眾多、重疊等情況，人工拉框也很無力。成都慧視共開發有三款圖像處理板。國產化圖像識別模塊系統

AI的不斷應用發展使得傳統的人工工作的弊端得到了很好的彌補。比如在圖像標注這個領域，傳統的標注需要招聘大量的人員，并且標注圖像所耗費的時間精力也是不可估量的，而AI模型的出現讓這一切都成為過去。利用慧視光電打造的深度學習算法開發平臺SpeedDP，就能夠針對場景識別進行特有的模型部署訓練，通過大量的訓練，讓AI學會自動標注圖像。平臺采用標準的AI算法開發流程，通過從需求分析、數據制作到模型訓練、測試驗證以及模型部署幾個主要模塊。吉林RK3399Pro主板圖像識別模塊算法研發無人機AI目標跟蹤選擇哪塊圖像處理板？

如今，AI已走入萬千企業，其展現出的強大賦能作用，讓無數企業受益。尤其實在制造業中，AI能夠賦能多個領域，讓企業更加高效、更加節能。例如許多大型的紡織工廠，定期的機器巡檢以及對產品的質檢至關重要。傳統模式是采用人工巡檢，大量的巡檢人員對很大程度上小小的紡織機器和產品進行肉眼質檢，雖然這種模式效率低、精度無法掌握，但也是無賴之舉。隨著AI的發展應用，利用AI進行質檢，能夠彌補了這些缺陷。通過在攝像頭的基礎上集成具備圖像識別的AI圖像處理板、AI算法以及大數據分析技術，就能夠搭建一套簡易但功能強大的AI質檢系統。

無人機被廣泛應用于目標跟蹤，其機動靈活的特點對地面的被跟蹤對象而言簡直就是降維打擊。搭載攝像頭以及傳感器等設備后，無人機可以實現自主飛行，然后通過植入高精度的AI目標跟蹤算法，就能夠分析攝像頭范圍內的物體，通過AI對特征的進一步提取分析，就能夠單獨識別出目標物體形狀，并鎖定其位置。這種技術可以用于各種領域的信息偵查、監視、打擊等任務，比傳統的人工模式更安全更高效。要想實現這樣的技術，可以通過在無人機中安裝光電吊艙，然后在吊艙中植入高性能的AI圖像處理板，通過算法的賦能就能夠實現。成都慧視利用RK3588芯片打造了一個高性能的Viztra-HE030圖像處理板。

SpeedDP用于模型訓練和評估測試的數據集是由一系列的圖像和標注文件組成的，平臺支持多種開源數據格式如VOC和COCO。而目前平臺共支持yolox系列和yolov8系列模型用于模型訓練（分割任務支持yolov8模型），通過不斷額測試驗證，就能夠讓AI實現海思、RockChip嵌入式硬件平臺等模型部署的可視化AI開發功能。經過驗證，訓練成熟后的AI進行標注時，通常情況下，7-8ms就能標注一張圖像，這是人工標注遠不能及的速度。目前，我司能夠為該平臺提供完整的人、車、船等目標檢測模型的數據提供，也可以根據應用場景進行特殊定制。成都慧視開發的Viztra-HE032圖像處理板擁有6.0TOPS的算力。國產化圖像識別模塊系統

成都慧視開發的Viztra-LE034圖像處理板擁有2.0TOPS的算力。國產化圖像識別模塊系統

特別是對我國西部山區、西北沙漠和跨越大江大河等管線的巡查，以及在自然災害發生時的巡線檢查，需要消耗大量的人力物力成本，甚至一些區域還會危及到巡檢人員的人身安全。隨著無人機巡檢模式的應用，搭載吊艙的無人機可以實現對管道沿線的宏觀監測，對管道本身可實現重點、微觀監測。這些無人機吊艙可以內置高性能的AI圖像處理板，能夠對管線進行細致的目標識別檢測，這樣工作的效率是人工遠不能及的。通常情況下，幾十幾百公里的管線由人工巡檢需要幾十天，交給無人機則能夠在幾天的時間就完成。并且無人機機動靈活的特點還能夠去到人工無法到達的區域，減少安全隱患，特別是西部山區和西北沙漠隔壁等環境中，無人機擁有不可小覷的優勢。國產化圖像識別模塊系統